İki yıl önce asıl soru, yapay zeka transkriptlerinin işe yarayıp yaramadığıydı. Bugün temiz kayıtların çoğu neredeyse kullanılabilir halde geliyor. Artık sorulması gereken soru şu: hangi işte bir insana ihtiyaç var, hangisinde yok?

Bu karşılaştırma iki yöntemin gerçekte nerelerde ayrıldığını anlatıyor. Böylece her bölüm için hangisinin uygun olduğuna kendiniz karar verebilirsiniz.

Kısa özet

Etken Yapay zeka transkripsiyonu İnsan transkripsiyonu
Hız Tam bir bölüm için dakikalar Saatler, hatta günler
Maliyet Düşük, çoğunlukla sabit ücretli Ses dakikası başına ücretlendirilir, çok yüksek
Temiz ses Çok iyi Mükemmel
Gürültü, aksanlar Doğrulukta düşüş Çoğunu başarıyla işler
İsimler ve terimler Kontrol gerektirir Daha iyi, özellikle kelime listesiyle
Konuşmacı etiketleri Ayırt edici seslerde iyi Güvenilir
Birikmiş işe ölçeklenme Evet Yavaş

Yapay zekanın kazandığı alanlar

Elinizde 80 eski bölüm varsa ya da haftada iki kez yayın yapıyorsanız, her transkript için bir gün beklemek pratik değil. Yapay zeka tam bir arşivi bir öğleden sonra işler.

Bölüm notları, kontrol edeceğiniz alıntılar, özetler ve araştırma gibi çoğu iş için transkriptin yalnızca doğru pasajı bulacak kadar doğru olması yeter. Bu iş için yapay zeka fazlasıyla yeterli.

Yapay zeka birçok dilde transkripsiyon yapabilir ve sonucu çevirebilir. Her dil için uzman bir insan kullanmak ise çok maliyetli olurdu.

Bir insanın hâlâ kazandığı alanlar

Hukuki, tıbbi ve uyum kayıtlarında bir hatanın sonuçları ağır olabilir. Bu durumda insan denetçi standarttır, bazen de zorunludur.

Zor ses kayıtlarında üst üste konuşmalar, yoğun aksanlar, konuşmanın altındaki müzik ve kötü mikrofonlar yapay zeka doğruluğunu düşürür. İnsan bir sesi yeniden dinleyebilir ve bağlamdan yararlanabilir.

Metin olduğu gibi yayımlanacaksa ve transkript kendisi ürünse, örneğin basılı bir röportaj, üslup ve noktalama için insan düzeltmesi gerekir.

Çoğu ekibin yerleştiği hibrit yaklaşım

  1. Önce yapay zeka transkripti oluşturun.
  2. İsimleri, sayıları ve alıntılayacağınız her şeyi ses kaydına karşı okuyun.
  3. Yalnızca zor bölümleri veya kritik kesitleri bir insan editöre gönderin.

Bu yaklaşım maliyeti yapay zeka fiyatına yakın tutar ve insan dikkatini hataların önemli olduğu yere yönlendirir. Yapay zeka podcast transkriptleri ne kadar doğru? başlıklı yazımız, karar vermeden önce kendi hata oranınızı ölçmenin basit bir yolunu gösteriyor.

Seçmeden önce sorulacak sorular

  • Bu transkriptte yanlış bir kelime olursa ne olur?
  • Biri bunu herkese açık olarak alıntılayacak mı?
  • Ses kaydında ikiden fazla konuşmacı ya da çok gürültü var mı?
  • Kaç bölüme ihtiyacım var ve ne zamana kadar?

Cevaplar “pek değil”, “hayır”, “hayır” ve “çok, yakında” ise yapay zekayı kullanın. İlk cevap “hukuki sorun” ise bir insanı tercih edin.

Yapay zekayı iyi kullanmak

Podcast To Transcript, Apple Podcasts ya da Spotify bölümünden, altyazılı bir YouTube videosundan veya sesli herhangi bir sayfadan konuşmacı etiketli, zaman damgalı bir transkript üretir. Her satırda zaman olduğu için şüpheli bir pasajı kayıtla karşılaştırmak saniyeler sürer. Başka araçlarla kıyaslıyorsanız, Podwise ve Recapio ile karşılaştırdığımız sayfalar farkları gösteriyor.

Sıkça sorulan sorular

Yapay zeka transkripsiyonu ne kadar doğru?

Net konuşmada ve bir ya da iki konuşmacıyla genellikle yalnızca isimleri ve sayıları düzeltmeniz yeterli olur. Gürültülü ya da üst üste binen seslerde doğruluk düşer. Bu yüzden güvenmeden önce örnek bir bölümü kontrol edin.

İnsan transkripsiyonu her zaman daha iyi mi?

Her zaman değil. Zor seslerde daha doğru sonuç verir, ama daha yavaş ve daha pahalıdır. Notlar ya da arama için bu fark nadiren ödemeye değer.

Bir bölümde ikisini birden kullanabilir miyim?

Evet. Birçok kişi tüm metin için yapay zekayı kullanır, önemli bölümler için ise bir insanla metni düzelttirir.

Gazetecilik için hangisi daha iyi?

Pasajı bulmak için yapay zekayı kullanın, sonra her alıntıyı ses kaydına karşı doğrulayın. Podcast alıntılarını doğru yapma kontrol listemiz bu süreci adım adım anlatıyor.